经常有朋友会问,我的数据,ArcGIS里没问题的,怎么FME一读就乱码了? 划重点:ArcGIS里打开正常!
Shapefile文件是美国ESRI公司发布的文件格式,因其ArcGIS软件的推广而得到了普遍的使用,是现在GIS领域使用最为广泛的矢量数据格式。官方称Shapefile是一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式。
在使用Maven构建Java项目时,通常会从中央仓库或其他远程仓库下载所需的依赖库。但是,有时候我们需要手动下载这些依赖库并将它们放到本地仓库,这里提供一个简单的步骤:
使用Fiona写入Shapefile数据,主要是构建一个Schema,然后将空间对象转为GeoJSON的形式进行写入。
在上篇的《Shapfile属性操作之增》和《Shapefile属性操作之删》中我们分别介绍了对于空间矢量数据属性的增加(CREATE)和删除(DELETE)操作,这篇我们聊聊数据的更新操作(UPDATE)。
选择存放文件夹,右击选择NEW,新建一个shapefile类型的面文件。接下来设置坐标系,坐标系选择导入遥感影像相同的坐标系
在python与地理空间分析(1)与(2)中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法,本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据shp文件的处理,在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图,大家可以自行下载。
这篇文章主要描述了如何使用GDAL/OGR打开矢量文件、读取属性表,并将部分属性写出至txt。
一个很常见的需求是求取这个矢量中所有面元素的并集,通过GDAL/GEOS很容易实现这个功能,具体代码如下:
《Python空间数据处理实战》系列的博文好久都没有更新了,今天乘周末有点时间,补了个觉,然后写几篇博文。
在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习,而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出,是至关重要的环节。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
城市地下管网如给水、排水、燃气、电力、通讯、热力等管线,通过物探手段普查,最后形成GIS系统进行综合管理。
小O地图提供基于互联网地图数据挖掘功能,支持下载行政区、POI(兴趣点)、公交数据、道路数据、绿地水系、建筑物轮廓、小区轮廓等数据 。
今天在使用Java版GIS开源工具GeoTools读取ShapeFile文件,其中ShapeFile的dbf文件(属性表)中的属性为中文字符,按照官方的案例读取结果显示为乱码。 原始的代码为:
其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合,同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中,想着的是可以帮助到大家。很荣幸这一篇博客收到了,大家的认可。最近一段时间有很多的学长、学姐、学弟、学妹询问其中出现的问题。可是问的都是我没有遇到过的,很尴尬
译注:绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息,比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确,当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。
下面的例子中,我们读取GeoJSON表示的中国省区数据,然后其转为Shapefile格式。
RMSProp(Root Mean Square Propagation)算法是由Geoffrey Hinton在2012年提出的,是对传统的梯度下降算法的改进。它是一种常用的优化算法,用于在深度学习中更新神经网络的参数。
读者的问题涉及到地理信息系统(GIS)操作的一系列步骤,具体包括将栅格数据转换为点数据、为这些点数据添加XY坐标、通过空间连接给这些点添加行政区属性、以及计算指定行政区的质心。读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题,但在执行第三步时遇到了性能瓶颈,即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。为了解决这个问题,读者尝试使用了dask-geopandas来处理约两百万个点的数据,但似乎遇到了错误。
将转换成png后的图加载到软件中(专业软件ENVI5.3)查看结果详细信息如下图所示,成功的转换成png格式了。
早在ArcGIS9.0版本已经支持Python2.1了,通过Dispatch Geoprocessor方式调用GP工具,还依赖于PythonWin。
它继承pandas.Series和pandas.Dataframe,实现了GeoSeries和GeoDataFrame类,使得其操纵和分析平面几何对象非常方便。
首先,打开EarthExplorer官网[1](https://earthexplorer.usgs.gov/),首先完成注册与登录。
大家好,我是南南,最近一个AI模型爆火,不知道大家有没有刷到呢,他就是ChatGPT。
延续上篇的《Shapfile属性操作之增》,这篇我们来聊聊如何进行属性删除。使用的工具依旧是我们的GDAL库。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:邱俊涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中
首先,打开EarthExplorer官网(https://earthexplorer.usgs.gov/),首先完成注册与登录。
两种解决方案: 一、将整个shapefile转为GeoJSON然后直接导入mongoDB数据库中 首先,将shapefile数据转为WGS84地理坐标,然后使用GDAL的命令行工具ogr2ogr进行格式的转换,转换命令如下: ogr2ogr -f geoJSON continents.json continents.shp 删除生成JSON文件的前两行{ "type": "FeatureCollection",和最后一行}。 最后,使用mongodb的mongoimport工具进行导入: mongoimport --db world --collection continents < continents.json 这样子整个shapefile文件在mongodb中是以一个document存在的。
现有一个记录北京市部分PM2.5浓度监测站点信息的Excel表格数据,格式为.xls;文件内包含站点编号、X与Y坐标、站点名称等四列数据,部分数据如下所示。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求,但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外,很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中,我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
开发环境为: 系统环境 Linux 4.4.0-36-generic #55~14.04.1-Ubuntu x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux mongodb版本 当前最新版本3.2.9 但是下面的代码同样适用Windows环境!
专开此篇汇总使用 PyTorch 过程中遇到的各种问题及技巧。 one-hot encoding 的注意情况 one-hot encoding 的两种方式 参考:Pytorch中,将label变成one hot编码的两种方式 使用 one-hot encoding 需要修改后面损失函数的输入 参考:RuntimeError: multi-target not supported (newbie) 网络中的梯度流检查 def plot_grad_flow(named_parameters): ''
本文介绍了如何使用TensorFlow构建多GPU模型,并介绍了如何实现单/多GPU训练和测试。作者还介绍了如何实现多GPU之间的参数平均,以及如何使用TensorFlow构建多GPU训练模型。
MEIAT-CMAQ是一个模块化面向CMAQ的排放清单分配工具,集成了空间分配、时间分配和物种分配,其输出文件可以直接用于CMAQ模型中。
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种,有矢量裁剪矢量,矢量裁剪栅格,栅格裁剪栅格。本文主要操作,掩膜裁剪(矢量裁剪栅格)和clip 裁剪。
我们知道将GIS数据大致分成矢量数据和栅格数据(地形和三维模型都是兼具矢量和栅格数据的特性)。但是如果用来Web环境中,那么使用图片这个栅格形式的数据载体无疑是最为方便的,因为图片本身就是一种非常重要的GUI元素,使用非常广泛。另外,基于矢量的地图叫做线划图,基于栅格的地图则是影像图。这也是网络地图服务(Web Map Service,以下简称WMS)的含义,可以将传统意义上的矢量数据或者栅格数据,发布成图片形式的地图数据,供浏览器的用户使用。
通常情况下,要获取某个区域内的格点数据,如果要求不是很高,直接采取矩形框挑选方法——即锁定所需范围内的经纬度,就能挑选出需要的数据。而对于不规则的范围,数据的匹配精度有一定要求,譬如,需要严格按照某个特定区域的shapefile文件来截取数据。虽然,NCL官网提供了可行的解决方案,但是 shapefile_mask_data(包含在shapefile_utils.ncl中,官网有提供)也仅仅是较好地适用于2维的Lat-Lon数据,对于3维或者更高维度的数据,其处理效率非常低下。所以,针对于这个问题,在实际的操作中我给出了一个快速处理的方案,仅供参考:
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。(有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息,请参阅导入栅格数据。)您上传的资产最初是私有的,但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
pyshp是python读写shape文件的一个很简单的库。下面记录其用法: 用法详见代码中: 1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 import shapefile 5 6 sf = shapefile.Reader("shapefile/d_map_1000000.shp") 7 shapes = sf.shapes() # shapes方法返回描述每个形状记录的几何形状的Shape对象的列表。 8 9
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展,提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据,PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储,Geometry使用笛卡尔坐标系,而Geography使用球面坐标系(默认是WGS84坐标系)。对于空间栅格数据,则提供了Raster类型。
在前期的一篇博客[1]中,我们看到了ArcMap中修改图层标签的重要性;可是,如何自定义图层的标签内容呢?
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下:
(1)grads = K.gradients(loss, model.input)[0]报错显示RuntimeError: tf.gradients is not supported when eager execution is enabled. Use tf.GradientTape instead.。然后修改为
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